信号自适应技术在内容推荐中的应用

摘要

本文聚焦信号自适应技术在内容推荐领域的应用，针对用户兴趣漂移、信号稀疏性及传统方法局限性等问题展开研究。提出多模态信号自适应框架，融合短期点击、长期留存等多模态信号，采用毫秒级模型热更新机制，实现推荐系统的实时性与个性化。在广告游戏分发场景中进行实验验证，结果表明该框架能显著提升推荐效果。同时，分析了当前研究在数据获取与模型泛化方面的局限性，并展望了跨模态融合、实时性增强及伦理隐私保护等未来研究方向。